应用Globus Toolkit实现网格服务

Globus对信息安全、资源管理、信息服务、数据管理以及应用开发环境等网格计算的关键理论和技术进行了广泛的研究,开发出能在多种平台上运行的网格计算工具包Globus Toolkit.此工具包能够用来帮助规划和组建大型的网格实验和应用平台,开发适合大型网格系统运行的应用程序.本文分析网格计算软件Globus Toolkit 3（GT3）的体系结构以及安装方法,然后以一个简单的网格计算为例在基于网格计算软件GT3的网格平台上实现网格服务.     

网格计算的安全性研究与技术实现

网格计算环境必须以现有的Internet为通信支撑平台,由于Internet本身的开放性和异构性,决定了网格计算面临着各种各样的安全威胁,因此网格安全已成为网格计算环境中的一个核心问题。该文简述了网格安全需求,分析了网格安全技术,并给出了基于Globus项目中网格安全的主要技术手段。     

基于网格环境的遥感图像并行处理

对于海量遥感数据处理而言,关键是如何处理大量的网络计算,借助网格整合异构计算资源的优势,设计开发适合遥感图像处理的网格计算环境和算法。本文结合实际研究,以Globus为网格中间件,CSF4为元调度器构建网格环境,依据MPICH-G2编程模式,以遥感图像增强中的平滑处理为例,在网格环境下实现遥感图像并行化处理,并处理效率进行了对比分析。     

计算化学网格的研究与设计

提出一种计算化学网格的体系结构,从资源管理、作业管理和调度等方面对该体系结构进行了分析和设计.在实验室局域网环境下,采用Globus Toolkit 4.0(GT4)作为网格中间件,构建此计算化学网格.计算化学网格的设计和实现,不仅可以使得实验室内的计算资源得到充分的利用,扩大一些昂贵且不可复制资源的用户群,还能够消除资源孤岛和信息孤岛,为用户提供一个安全、可靠并可扩展的Web应用环境.     

基于Globus平台的网格服务实现

广义上来讲,网格就是一个集成的计算和资源环境,或者说是一个计算资源池[1]。本文首先介绍了网格技术的发展,以及当前普遍使用的网格环境Globus及其框架,然后介绍了实现网格环境的工具GlobusToolkit以及执行的两个主要标准:OGSA(OpenGridServicesArchitecture)和OGSI(OpenGridServicesInfrastructure)。最后,通过实例说明了网格服务的具体实现过程。     

基于网格的消息传递接口的实现:MPICH-G2

MPI(消息传递接口)作为一种著名的底层并行编程模型已被提出来作为网格编程的基础。描述了基于网格的消息传递接口的实现MPICH-G2，它基于MPICH和Gllobus工具包实现，在启动和管理中隐藏了异构性，具有良好的异构通讯性能。用一个例子说明如何在一个由Globus搭建的计算网格环境中通过MPICH-G2来创建和执行MPI计算。     

MPICH-G2及其在网格计算中的应用研究

介绍了MPI与网格计算的相关概念,描述了MPICH-G2的工作原理、特性以及MPICH-G2在网格环境下实现MPI并行计算的方法.综合阐述了MPICH-G2的通信性能及其在网格计算中的应用现状,并且通过对近几年使用MPlCH-G2和Globus网格服务结合搭建分布式异构环境的典型实例的具体分析,展示了MPICH-G2在网格计算中的重要作用,总结了MPICH-G2的现存问题与发展前景.     

基于Globus Toolkit4的网格多资源Web服务实现

采用Globus作为事实上的网格基础平台,基于Globus进行网格服务开发是当前开发网格应用系统的主要手段.它提供了网格系统的基础服务,可以构建复杂的网格应用系统.针对GlobusToolkit4中网格服务的实现问题,介绍了单资源服务、多资源服务的实现模型,并以一个简单的网格计算为例,详细地说明了网格多资源Web服务的实现过程,最后成功地在单资源网格服务的基础上实现了网格多资源服务.     

网格环境下并行算法的实现

网格环境可以利用网格上限制的异构的资源．为广域网上实现超大规模并行计算提供了新方法。通过Globus Toolkit构建了网格环境，介绍了网格环境下的并行任务的实现方法，并以二叉树的后序遍历算法和服务查找算法为例，给出了几个复杂问题的并行实现实例，测试效果良好，体现了网格环境下大规模计算的优势。     

网格计算门户的研究与实现

网格技术为人们提供了一个全面共享网络资源的计算环境，网格计算门户是用户通过互联网访问网格资源、执行网格计算的入口，因此是网格计算环境的重要组成部分。本文介绍了当前通用的网格平台软件Globus，研究分析了网格计算门户的功能需求以及网格门户开发工具GPDK，最后介绍了基于GPDK开发的中国气象应用网格计算门户（CMAG）的研究成果。     

网格计算系统性能研究

通过推导，得出了几种不同连接网格计算系统的加速比和效率计算公式，为构造网格计算系统和评价网格任务分法算法的效率提供了理论依据，并为进一步研究其它拓扑结构的分布式计算系统打下了基础。     

基于多块结构网格大规模并行计算的负载均衡设计及实现

结构网格具有网格生成速度快、质量高、数据结构相对简单、较适用于流体表面应力集中的运算等优点。在大规模 CFD（Computational Fluid Dynamics）并行计算中,需要将网格区域划分为多块网格,而多块网格之间的数据通信会制约并行计算能力的提高,因此对结构网格的负载平衡优化是提高并行计算能力的重点。本文提出了一个采用多层次 k-way 多约束条件图剖分算法来改进负载平衡的方案,并对 M6 翼型和 CRM 模型的多种规模进行了实际计算,结果证明多层次 k-way图剖分算法能够有效地优化负载平衡,在此基础上得到了最优节点间的计算负载平衡和通信负载平衡,最终达到了理想的并行效率。     

三维前处理有限差分网格剖分的并行化技术

针对前处理中网格剖分模块计算量大、处理速度慢等问题,对网格剖分串行算法进行并行化处理,利用多线程并行机制加以实现。同时对该并行算法进行测试。实验结果表明,该算法相对于串行算法在处理速度上具有绝对优势,且其加速度和并行效率均会随网格精度的提高以及基本实体个数的增多而提高。     

ParTransgrid: A scalable parallel preprocessing tool for unstructured-grid cell-centered computational fluid dynamics applications

The development of a basic scalable preprocessing tool is the key routine to accelerate the entire computational fluid dynamics (CFD) workflow toward the exascale computing era. In this work, a parallel preprocessing tool, called ParTransgrid, is developed to translate the general grid format like CFD General Notation System into an efficient distributed mesh data format for large-scale parallel computing. Through ParTransgrid, a flexible face-based parallel unstructured mesh data structure designed in Hierarchical Data Format can be obtained to support various cell-centered unstructured CFD solvers. The whole parallel preprocessing operations include parallel grid I/O, parallel mesh partition, and parallel mesh migration, which are linked together to resolve the run-time and memory consumption bottlenecks for increasingly large grid size problems. An inverted index search strategy combined with a multi-master-slave communication paradigm is proposed to improve the pairwise face matching efficiency and reduce the communication overhead when constructing the distributed sparse graph in the phase of parallel mesh partition. And we present a simplified owner update rule to fast the procedure of raw partition boundaries migration and the building of shared faces/nodes communication mapping list between new sub-meshes with an order of magnitude of speed-up. Experiment results reveal that ParTransgrid can be easily scaled to billion-level grid CFD applications, the preparation time for parallel computing with hundreds of thousands of cores is reduced to a few minutes.     

拾遗网格中一类并行计算的研究

网格计算和Master-Worker并行计算的特点使得利用网格来进行这一类并行计算十分合适。毕方拾遗网格计算平台是一个利用拾遗网格进行Master-Worker并行计算的可屏蔽异构和分布性的计算平台。该文介绍了计算平台的系统架构，对网格系统中的资源表示及资源分配算法进行了研究。     

基于网格的并行FFT计算研究

快速傅里叶变换（FFT）在科学和工程领域有着广泛的应用。在网格环境下进行并行FFT计算可以提高运算速度,促进FFT的应用。在介绍了网格计算发展状况的基础上,详细阐述了基于网格的分布式并行计算。实验以FFT算法为背景,在Globus Toolkit 4平台下实现了并行FFT计算,并对实验数据作了分析,说明了基于网格的并行FFT计算的可行性。最后指出网格资源调度对并行计算的重要性。     

Distributed computing model for processing remotely sensed images based on grid computing

With advances in remote-sensing technology, the large volumes of data cannot be analyzed efficiently and rapidly, especially with arrival of high-resolution images. The development of image-processing technology is an urgent and complex problem for computer and geo-science experts. It involves, not only knowledge of remote sensing, but also of computing and networking. Remotely sensed images need to be processed rapidly and effectively in a distributed and parallel processing environment. Grid computing is a new form of distributed computing, providing an advanced computing and sharing model to solve large and computationally intensive problems. According to the basic principle of grid computing, we construct a distributed processing system for processing remotely sensed images. This paper focuses on the implementation of such a distributed computing and processing model based on the theory of grid computing. Firstly, problems in the field of remotely sensed image processing are analyzed. Then, the distributed (and parallel) computing model design, based on grid computing, is applied. Finally, implementation methods with middleware technology are discussed in detail. From a test analysis of our system, TARIES.NET, the whole image-processing system is evaluated, and the results show the feasibility of the model design and the efficiency of the remotely sensed image distributed and parallel processing system.     

基于分布式计算的月度机组组合高效算法设计

月度机组组合是电力系统运行方式安排的重要内容。随着电网规模的不断扩大,月度机组组合计算规模快速增加。传统的月度机组组合计算方法在计算效率上已不能满足当前系统要求。为此,介绍了分布式计算基本概念,提出了一种基于混合维度粒子群算法的分布式计算方法。根据月度机组组合模型实际,设计了面向月度机组组合问题的分布式高效计算方法,通过将传统串行计算转换为并行计算,提升了整体计算效率。最后基于某电网实际构造算例,验证了本文所提出方法的有效性。     

重叠网格CFD并行计算的通信优化研究

介绍了重叠网格并行计算主从对之间通信量最小化方法，通过迷路算法将主网格点进行分类，在保证计算正确的前提下将主从间通信量降至最小；在嵌套重叠情况下的通信时序控制方面，提出了重叠关系有向图避免通信等待和重复插值；实验结果表明该重叠网格通信优化处理方法能得到较理想的并行效率。     

基于Fork/Join框架的等值面快速生成并行算法

针对传统串行等值面提取算法在处理离散点数量多、网格点密度大的数据时生成效率差的问题,提出一种新的基于Fork/Join框架下的等值面快速生成并行算法。通过对传统串行算法中的关键步骤进行并行计算可行性分析,提出可以实施并行计算的四个单独步骤:离散点数据网格化处理、等值点计算、等值线追踪与光滑、等值面标记识别。通过将并行计算作用于等值面生成的这四个步骤中,减少了等值面计算的执行时间,加快了等值面的生成速度。实验结果表明,在数据计算量较大时,与传统串行算法相比,并行算法能在2秒内快速生成等值面,最大加速比高于5.0,提高了等值面的生成效率并取得了良好的绘制效果,满足了高实时性的业务需求。